为了避免溢出,我们使用 NumPy 的clip函数确保像素值在 [0, 255] 范围内。 # 在图片中添加高斯噪声defadd_noise_to_image(image):noise=add_gaussian_noise(image)noisy_image=cv2.add(image,noise)# 将噪声添加到原始图片noisy_image=np.clip(noisy_image,0,255)#
我会将这些参数加载到Python脚本中,如下所示: importyamlwithopen("config.yaml",'r')asconfig_file:config=yaml.safe_load(config_file)image=cv2.imread(config['image_path'],cv2.IMREAD_GRAYSCALE)noisy_image=add_gaussian_noise(image,config['mean'],config['variance'])cv2.imwrite(config['output_path...
1、https://stackoverflow.com/questions/22937589/how-to-add-noise-gaussian-salt-and-pepper-etc-to-image-in-python-with-opencv# 2、https://stackoverflow.com/questions/14435632/impulse-gaussian-and-salt-and-pepper-noise-with-opencv# __EOF__...
shimage.util.random_noise(image,mode='gaussian',seed=None,clip=True) 注意事项: Peckle, Poisson, Localvar, and Gaussian noise 加上噪声后,值可能为负值,也可能超过255;默认情况下,clip参数值为True,将会clip掉这些超过区间的点,如果clip设置为False,就要注意有可能包含一些超过区间的点。 Skimage读取图像是...
noisy_image = random_noise(image, mode='gaussian', var=0.01) cv2.imwrite('noisyimage_anisotropic.png', noisy_image * 255) True plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(image, cmap='gray', vmin=0, vmax=1) ...
Due to clipping in random_noise, the estimate will be a bit smaller than the specified sigma. --- input: noisy pic output: estimated sigma ''' sigma_est = estimate_sigma(noisy, channel_axis=-1, average_sigmas=True) print(f'Estimated Gaussian noise standard deviation = {sigma_est}') ...
image = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(degree, degree), sigmaX=0, sigmaY=0) 3) 噪点 其实就是在每个像素点添加随机扰动: defgaussian_noise(image, degree=None): row, col, ch = image.shape mean =0ifnotdegree: var = np.random.uniform(0.004,0.01)else: ...
在本节中,我们将演示如何使用 scikit image 的形态学模块中的函数来实现一些形态学操作,首先对二值图像进行形态学操作,然后对灰度图像进行形态学操作。 二进制运算 让我们从二值图像的形态学操作开始。在调用函数之前,我们需要创建一个二进制输入图像(例如,使用具有固定阈值的简单阈值)。 腐蚀 侵蚀是一种基本的形态...
下一个代码块使用scikit-image中的imread()函数读取uint8类型的numpy ndarray中的图像(8 位无符号整数)。因此,像素值将在 0 和 255 之间。然后使用Image.color模块的hsv2rgb()功能将彩色 RGB 图像转换为 HSV 图像(更改图像类型或模式,稍后讨论)。接下来,通过保持色调和值通道不变,将所有像素的饱和度(色度)...
DeveloperPythonDeveloperImport librariesRead imageGenerate Gaussian noiseAdd noise to image ImportingReadingGeneratingAddingDisplayingSaving 结论 通过以上步骤,我们成功地为一幅图像添加了高斯噪音。从导入所需的库,到读取、处理和显示图像,每一步都是必不可少的。通过此方法,你可以轻松地为任何图像添加噪音,帮助进行...